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rtdl-num-embeddings

数值特征嵌入技术助力表格深度学习性能提升

rtdl-num-embeddings项目提出了一种处理表格深度学习数值特征的嵌入技术。该方法将连续标量特征转换为向量表示,并在主干网络中混合使用,有效提升了模型性能。这种技术适用于多种模型架构,尤其是在使用嵌入的简单MLP模型中表现突出。通过解决真实世界表格数据中连续特征分布不规则的问题,该方法改善了模型整体优化效果,为表格深度学习领域提供了新的研究方向。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库,旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性,基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择,适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型,提高机器学习任务的效率和性能。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
nomic-embed-text-v1 - 多语言文本嵌入模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本相似度机器学习模型特征提取自然语言处理
nomic-embed-text-v1是一个文本嵌入模型,支持多语言处理和多种NLP任务。该模型在句子相似度、文本分类、聚类等任务中表现良好,可为下游应用提供文本表示。通过深度学习技术,该模型能够捕捉文本语义信息,为自然语言处理任务提供支持。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse - 基于LLaMA的无监督语言模型嵌入技术
GithubHuggingfaceMTEB信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse 是一种基于LLaMA模型的无监督语言模型嵌入技术。该项目通过剪枝和对比学习等方法优化模型,在文本分类、信息检索、聚类等多种NLP任务中表现优异。项目进行了广泛的评估,为自然语言处理领域提供了一种高效的文本表示学习方法。
embedx - 高性能大规模嵌入向量训练和推理系统
Githubembedx图模型大规模embedding系统开源项目深度排序联合建模
embedx是基于C++开发的大规模嵌入向量训练和推理系统,已在微信看一看、搜一搜、腾讯新闻等12个业务中成功应用。系统可处理十亿级节点、千亿级边的图模型,以及百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型。embedx支持图与深度学习的联合建模,在推荐、搜索、支付和风控等领域表现出色,实现了性能和效果的双重提升。
embetter - 提供简洁易用的文本和图像嵌入模型集成工具
Githubembetter嵌入开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
embetter是一个兼容scikit-learn的Python库,专注于文本和图像嵌入模型。该库集成了Sentence-Transformers、CLIP等多种预训练模型,便于在机器学习流程中使用。其简洁的设计支持批量处理和增量学习,适用于快速概念验证和批量标记。embetter能与bulk和scikit-partial等工具良好配合,为开发者提供灵活的嵌入解决方案。
embedbase - 提供开发AI应用所需的全部工具和API,支持使用VectorDB和多种大模型
AI应用EmbedbaseGithubLLMVectorDB开源项目语义搜索
Embedbase提供易用的API,支持在无需托管的情况下使用VectorDB和多种大模型(LLM)。其核心功能包括文本生成和语义搜索,适用于推荐引擎、智能合约集成和文档交互。通过NPM安装并使用JavaScript SDK快速开始。访问文档获取教程与最佳实践,或加入Discord社区获取支持。
fastembed - 轻量且高速的Python文本嵌入式生成库,面向多模态支持
FastEmbedGithubONNX RuntimeQdrant多语言模型开源项目文本嵌入
FastEmbed,一个为速度和效率优化的Python库,支持多语言且易于扩展的嵌入式模型生成工具,适用于服务器和GPU环境。简化高效编码,无需依赖庞大的数据下载,适用于多种数据类型和复杂任务,是开发精确嵌入系统的理想工具。
jina-embeddings-v2-base-en - 先进的嵌入模型提升多种自然语言处理任务性能
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers句子相似度开源项目文本嵌入模型特征提取
jina-embeddings-v2-base-en是一款高性能嵌入模型,为多种自然语言处理任务生成优质语义表示。在MTEB基准测试中,该模型在文本分类、检索和聚类等任务上表现卓越。尽管名称包含'en',但实际支持多语言处理,可应用于信息检索、问答系统和文本相似度计算等场景。模型采用先进技术,在实际应用中兼具效率和准确性。
pytorch-widedeep - 基于PyTorch的多模式深度学习工具包,结合表格、文本和图像数据
Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据
pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目,专为多模式数据集设计,支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持,如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。
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